引言 圖像超分辨率（SR）任務主要關注恢復圖像的高分辨率細節。然而，單純依靠像素級別的信息往往無法完美恢復圖像中的所有細節，尤其是在複雜場景和紋理較多的情況下。語義信息融入（Semantic Information Fusion）為解決這一問題提供了新思路。通過將圖像的語義信息（如物體、背景等）與超分重建過程結合，能夠幫助網絡生成更具真實感和結構感的高分辨率圖像。本文將探討
引言 卷積神經網絡（CNN）中的卷積操作是圖像處理的基礎。標準的卷積操作使用固定的卷積核來處理圖像，但對於圖像超分任務而言，固定卷積核可能無法很好地處理不同圖像的細節和特徵。自適應卷積方法通過動態調整卷積核的權重，使得網絡能夠根據輸入圖像的特徵進行自適應卷積，從而提高超分圖像的質量。本文將探討自適應卷積在超分中的應用。 自適應卷積的基本原理 自適應卷積通過引入可
引言 在圖像超分辨率（SR）任務中，尤其是高分辨率圖像重建任務中，圖像塊處理技術（Patch-Based Methods）被廣泛應用。圖像塊處理技術將圖像分解成多個小塊，通過對每個小塊的超分重建，提高了整體圖像重建的精度。這種方法在處理大尺寸圖像時具有明顯優勢，因為它能夠在細節恢復時保持圖像的局部一致性。本文將討論圖像塊處理技術在超分中的應用及其優勢。 圖像塊處理技術
引言 卷積神經網絡（CNN）是深度學習中最成功的模型之一，廣泛應用於圖像分類、物體檢測等任務。隨着深度學習技術的發展，CNN在圖像超分辨率（SR）領域也取得了顯著進展。基於CNN的超分算法利用深度卷積網絡從低分辨率圖像中提取特徵，並通過層層卷積和反捲積層重建高分辨率圖像。本文將探討基於CNN的超分算法的原理、優勢和挑戰。 CNN在超分中的基本原理 CNN通過多層
引言 強化學習（Reinforcement Learning，RL）是一種通過與環境交互學習最優策略的機器學習方法。在傳統的超分辨率（SR）任務中，模型通過固定的訓練數據進行學習，而強化學習則通過與環境的不斷交互來進行優化，這使得強化學習在圖像超分中的應用成為可能。通過強化學習，可以使模型根據圖像的實際表現進行自我調整，從而提升超分效果。本文將探討強化學習在圖像超分中的應用
引言 變分自編碼器（Variational Autoencoder，VAE）是一種生成模型，它通過優化潛在變量的分佈來學習數據的潛在結構。與傳統的自編碼器不同，VAE將輸入數據映射到一個概率分佈空間，而不是單一的點。這種機制使得VAE在生成任務中能夠提供更豐富的樣本生成能力。在圖像超分辨率（SR）任務中，VAE的生成能力可以幫助恢復圖像中的高頻細節，生成更加自然的高分辨率圖
